使用python进行贝叶斯统计分析

news2024/11/17 7:43:42

本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程.

最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯统计分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。

# 导入
import pymc3 as pm # python的概率编程包
import numpy.random as npr # numpy是用来做科学计算的
import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib是用来画图的
import matplotlib as mpl

贝叶斯公式

常见的统计分析问题

参数估计: "真实值是否等于X"

比较两组实验数据: "实验组是否与对照组不同? "

问题1: 参数估计

"真实值是否等于X?"

或者说

"给定数据，对于感兴趣的参数，可能值的概率分布是多少？"

例 1: 抛硬币问题

我把我的硬币抛了 n次，正面是 h次。这枚硬币是有偏的吗？

参数估计问题parameterized problem

先验假设

对参数预先的假设分布: p∼Uniform(0,1)
likelihood function(似然函数, 翻译这词还不如英文原文呢): data∼Bernoulli(p)

# 产生所需要的数据
from random import shuffle
total = 30
n_heads = 11
n_tails = total - n_heads
tosses = [1] * n_heads + [0] * n_tails
shuffle(tosses)

数据

fig = plot_coins()
plt.show()

MCMC Inference Button (TM)

100%|██████████| 2500/2500 [00:00<00:00, 3382.23it/s]

结果

pm.traceplot(coin_trace)
plt.show()

In [10]:

 
plt.show()

95% highest posterior density (HPD, 大概类似于置信区间) 包含了 region of practical equivalence (ROPE, 实际等同区间).

例 2: 药品问题

我有一个新开发的X; X在阻止流感病毒复制方面有多好？

实验

测试X的浓度范围, 测量流感活性
计算 IC50: 能够抑制病毒复制活性50%的X浓度.

data

 
import pandas as pd

chem_df = pd.DataFrame(chem_data)
chem_df.columns = ['concentration', 'activity']
chem_df['concentration_log'] = chem_df['concentration'].apply(lambda x:np.log10(x))
# df.set_index('concentration', inplace=True)

参数化问题parameterized problem

给定数据, 求出化学物质的IC50值是多少, 并且求出置信区间( 原文中the uncertainty surrounding it, 后面看类似置信区间的含义)?

先验知识

由药学知识已知测量函数(measurement function): m=β1+ex−IC50
测量函数中的参数估计, 来自先验知识: β∼HalfNormal(1002)
关于感兴趣参数的先验知识: log(IC50)∼ImproperFlat
likelihood function: data∼N(m,1)

数据

In [13]:

fig = plot_chemical_data(log=True)
plt.show()

MCMC Inference Button (TM)

In [16]:

pm.traceplot(ic50_trace[2000:], varnames=['IC50_log10', 'IC50'])  # 实时：从步骤2000开始的示例。


plt.show()

结果

In [17]:

pm.plot_posterior(ic50_trace[4000:], varnames=['IC50'], 
                  color='#87ceeb', point_estimate='mean')
plt.show()

该化学物质的 IC50 大约在[2 mM, 2.4 mM] (95% HPD). 这不是个好的药物候选者.

第二类问题: 实验组之间的比较

"实验组和对照组之间是否有差别? "

例 1: 药品对IQ的影响问题

药品治疗是否影响(提高)IQ分数?

 

def ECDF(data):
    x = np.sort(data)
    y = np.cumsum(x) / np.sum(x)
    
    return x, y

def plot_drug():
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1)
    x_drug, y_drug = ECDF(drug)
    ax.plot(x_drug, y_drug, label='drug, n={0}'.format(len(drug)))
    x_placebo, y_placebo = ECDF(placebo)
    ax.plot(x_placebo, y_placebo, label='placebo, n={0}'.format(len(placebo)))
    ax.legend()
    ax.set_xlabel('IQ Score')
    ax.set_ylabel('Cumulative Frequency')
    ax.hlines(0.5, ax.get_xlim()[0], ax.get_xlim()[1], linestyle='--')
    
    return fig

Out[19]:

Ttest_indResult(statistic=2.2806701634329549, pvalue=0.025011500508647616)

实验

参与者被随机分为两组:
- 治疗组 vs. 安慰剂组
测量参与者的IQ分数

先验知识

被测数据符合t分布: data∼StudentsT(μ,σ,ν)

以下为t分布的几个参数:

均值符合正态分布: μ∼N(0,1002)
自由度(degrees of freedom)符合指数分布: ν∼Exp(30)
方差是positively-distributed: σ∼HalfCauchy(1002)

数据

In [20]:

fig = plot_drug()
plt.show()

代码

In [21]:

y_vals = np.concatenate([drug, placebo])
labels = ['drug'] * len(drug) + ['placebo'] * len(placebo)

data = pd.DataFrame([y_vals, labels]).T
data.columns = ['IQ', 'treatment']

MCMC Inference Button (TM)

结果

In [24]:

pm.traceplot(kruschke_trace[2000:], 
             varnames=['mu_drug', 'mu_placebo'])
plt.show()

In [25]:

pm.plot_posterior(kruschke_trace[2000:], color='#87ceeb',
            varnames=['mu_drug', 'mu_placebo', 'diff_means'])
plt.show()

IQ均值的差距为: [0.5, 4.6]
频率主义的 p-value: 0.02 (!!!!!!!!)

注: IQ的差异在10以上才有点意义. p-value=0.02说明组间有差异, 但没说差异有多大..

In [27]:

 
ax = adjust_forestplot_for_slides(ax)
plt.show()

森林图：在同一轴上的95％HPD（细线），IQR（粗线）和后验分布的中位数（点），使我们能够直接比较治疗组和对照组。

In [29]:

ax = pm.plot_posterior(kruschke_trace[2000:], 
                       varnames=['effect_size'],
                       color='#87ceeb')
overlay_effect_size(ax)

这种药很可能是无关紧要的。
没有生物学意义的证据。

例 2: 手机消毒问题

比较两种常用的消毒方法, 哪种消毒方法更好

实验设计

将手机随机分到6组: 4 "fancy" 方法 + 2 "control" 方法.
处理前后对手机表面进行拭子菌培养
count 菌落数量, 比较处理前后的菌落计数

Out[30]:

sample_id                 int32
treatment                 int32
colonies_pre              int32
colonies_post             int32
morphologies_pre          int32
morphologies_post         int32
year                    float32
month                   float32
day                     float32
perc_reduction morph    float32
site                      int32
phone ID                float32
no case                 float32
frac_change_colonies    float64
dtype: object

数据

In [32]:

fig = plot_colonies_data()
plt.show()

先验知识

菌落计数符合泊松Poisson分布.

菌落计数符合泊松分布: dataij∼Poisson(μij),j∈[pre,post],i∈[1,2,3...]
泊松分布的参数是离散均匀分布: μij∼DiscreteUniform(0,104),j∈[pre,post],i∈[1,2,3...]
灭菌效力通过百分比变化测量，定义如下: mupre−mupostmupre

MCMC Inference Button (TM)

In [34]:

with poisson_estimation:
    poisson_trace = pm.sample(200000)

Assigned Metropolis to pre_mus
Assigned Metropolis to post_mus
100%|██████████| 200500/200500 [01:15<00:00, 2671.98it/s]

In [35]:

pm.traceplot(poisson_trace[50000:], varnames=['pre_mus', 'post_mus'])
plt.show()

结果

In [39]:

pm.forestplot(poisson_trace[50000:], varnames=['perc_change'], 
              ylabels=treatment_order) #, xrange=[0, 110])
plt.xlabel('Percentage Reduction')

ax = plt.gca()
ax = adjust_forestplot_for_slides(ax)